手语视频词汇标注数据集SignLanguageVideoVocabularyAnnotationDataset-vsakhil
数据来源：互联网公开数据
标签：手语识别, 视频分析, 计算机视觉, 机器学习, 标注数据, 词汇语义, 数据集, ASL
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的手语视频数据，记录了手语词汇的视频实例及其标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为静态视频数据集。
地理范围：数据集主要涵盖美国手语（ASL）相关的视频内容，并可能包含其他来源的手语视频。
数据维度：数据集的核心信息包括词汇（gloss）、视频实例（instances），每个实例包含边界框（bbox）、帧率（fps）、起始帧与结束帧（frame_start, frame_end）、实例ID（instance_id）、签名者ID（signer_id）、视频来源（source）、数据集划分（split）、视频URL（url）、视频变体ID（variation_id）、视频ID（video_id）等。
数据格式：CSV格式，文件名为wlaslcsv，便于数据分析和视频处理。
来源信息：数据来源于ASL-LEX, ASL-Signbank, Valencia-ASL等多个公开数据集，其中包含了来自ASL-BRICKS等网站的视频资源。数据集已进行标注，包含词汇和视频实例的详细信息。
该数据集适合用于手语识别、视频动作分析、计算机视觉等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于手语识别、手语翻译、动作识别等领域的学术研究，例如构建手语识别模型、分析手语动作的语义特征等。
行业应用：为手语翻译软件、手语教学工具、智能视频监控等应用提供数据支持，特别是在构建手语自动翻译系统和手语辅助沟通工具方面。
决策支持：支持聋哑人群的辅助技术开发，促进信息无障碍交流。
教育和培训：作为手语识别、计算机视觉、人工智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解手语视频分析技术。
此数据集特别适合用于训练和评估手语识别模型，探索手语词汇在不同语境下的表达方式，并提升手语识别系统的准确性和鲁棒性。
